This is the Trace Id: 7df79ce4d021fffbb28d9ce64d7eacad
Pāriet uz galveno saturu Work IQ Mākslīgā intelekta tērzēšana Veiciet uzdevumus ar Copilot kopdarbu Aģenti darbam Savu aģentu izveide Copilot jūsu programmās Copilot individuāliem lietotājiem Plāni un izcenojums Pievienošana uzņēmumiem Ieviešana un apgūšana Ikdienas uzvedņu ceļvedis Padomi un ieteikumi uzvedņu rakstīšanai Galvenie lietošanas gadījumi pēc lomas Klientu stāsti Tehniskā gatavība Microsoft 365 Copilot emuārs Atbalsts Programma Microsoft Frontier Mākslīgais intelekts darbam — ceļvedis Microsoft 365 Microsoft Teams Atvērt Copilot Chat Lejupielādēt programmu
Sieviete sēž dīvānā un lieto klēpjdatoru.

Kas ir AI aģentu struktūras?

AI aģenta struktūra nosaka, kā intelektiskais aģents plāno, sazinās un veic operācijas plašā mērogā, palīdzot organizācijām izvēlēties savai uzņēmējdarbībai atbilstošāko pieeju.
Papildinformācija

Pārskats par AI aģentu struktūrām

AI aģentu struktūras ir strukturēti modeļi, kas nosaka, kā intelektiskie aģenti veic operācijas, sazinās un sadarbojas. Tie nosaka loģiku, koordināciju un pārvaldību visās mākslīgā intelekta sistēmās, nodrošinot drošu, mērogojamu un uz mērķi orientētu darbību. Organizācijas izmanto šīs struktūras, lai izveidotu tiltu starp atsevišķiem mākslīgā intelekta modeļiem un vairākaģentu sistēmām, pārvaldītu mākslīgā intelekta vadītas darbplūsmas un automatizētu uzņēmējdarbības procesus, nodrošinot konsekventu kontroli un uzraudzību.
  • AI aģentu struktūras nosaka, kā intelektiskie aģenti plāno, rīkojas, sazinās un ievēro pārvaldības prasības visās sistēmās. 
  • Struktūras nodrošina drošu un mērogojamu koordināciju starp vairākiem aģentiem, sperot soli tālāk par viena uzdevuma mākslīgā intelekta modeļiem. 
  • Dažādas struktūras nodrošina dažādu darbplūsmu atbalstu, sākot no uz lomām balstītas uzdevumu sadarbības līdz sarežģītai, daudzpakāpju orķestrācijai. 
  • Pareizās struktūras izvēle ir atkarīga no uzņēmējdarbības mērķiem, integrācijas vajadzībām un pārvaldības prasībām, ne tikai tehniskajām iespējām.
  • Uzņēmumiem gatavas struktūras palīdz organizācijām pārliecinoši mērogot mākslīgā intelekta apgūšanu, līdzsvarojot autonomiju ar uzraudzību un atbilstību.

Izpratne par AI aģentu arhitektūru

AI aģentu slāņu pamata komponenti

AI aģenta struktūra sastāv no atsevišķiem slāņiem, kas nosaka, kā aģenti plāno, rīkojas, sazinās un veic operācijas pārvaldības ietvarā. Struktūras centrā ir plānošanas un orķestrācijas modulis, kas pārvalda mērķus, sadala sarežģītus uzdevumus mazākos posmos un piešķir pienākumus. Šis modulis ir kritiski svarīgs, jo tas ļauj aģentiem kā daļai no plašākas sistēmas autonomi pamatot un koordinēt darbības.

Vairums AI aģentu struktūru tiek veidotas uz četru pamata slāņu bāzes, kas nosaka to, kā aģenti savstarpēji sadarbojas. Šajos pamata slāņos ir iekļauta:
  • Plānošana un orķestrācija, kas uzstāda mērķus, sadala darbu atsevišķos posmos un koordinē aģentu aktivitāti.
  • Izpilde, kuras laikā aģenti veic uzdevumus, izmantojot savienotus API, datu avotus vai rīkus.
  • Saziņa, kas ļauj aģentiem koplietot kontekstu, sadarboties un uzturēt konsekventu informāciju.
  • Pārvaldība, kas nodrošina atbilstību, auditēšanu, piekļuves vadību un politikas ievērošanas uzraudzību.

Kā aģentu mākslīgā intelekta struktūras darbojas uzņēmumu sistēmās

Uzņēmumu vidē AI aģenti reti darbojas patstāvīgi. Tie darbojas dažādās savstarpēji savienotās sistēmās, koplietotos datos un noteiktos procesos, kur uzticamība, drošība un pārvaldība ir tikpat svarīga kā automatizācija. Aģentu mākslīgā intelekta struktūras nodrošina struktūru, kas ļauj aģentiem efektīvi darboties šajās sistēmās.
 

Operatīvā darbplūsma

Aģentu mākslīgā intelekta struktūra ļauj aģentiem produktīvi sadarboties kā daļai no vairākaģentu sistēmām, vienlaikus saglabājot uzticamību un kontroli uzņēmuma vidē. Orķestrācijas un saziņas protokoli nodrošina, ka aģenti uzticami strādā kopā, savstarpēji sadarbojoties, nevis darbojas izolēti.

Tipiska operatīvā darbplūsma norit noteiktā secībā, tostarp:
  1. Uzdevuma definēšana: definē uzņēmējdarbības mērķus vai lietotāja pieprasījumus.
  2. Plānošana: nodrošina uzdevumu sadalīšanu posmos un atbildības jomu piešķiršanu.
  3. Izpilde: aģenti rīkojas, izmantojot savienotus rīkus, datu avotus un API.
  4. Novērtēšana: veic sasniegto rezultātu izvērtēšanu atbilstoši noteiktajiem mērķiem un ierobežojumiem.
  5. Atgriezeniskā saite: nodrošina rezultātos balstītu korekciju, uzlabojumu un nākamo darbību veikšanu.

Galvenās iespējas izvietošanai uzņēmumos

Aģentu mākslīgā intelekta struktūras tiek izstrādātas, domājot par uzņēmuma vajadzībām, apvienojot elastību ar pārvaldību. Vispārīgas iespējas:
  • Iestrādāta pārvaldība un auditējamība: atbilstības, politiku uzraudzības un pārraudzības atbalsts.
  • Integrācija ar esošajām sistēmām: iekļaujot datu avotus, API un produktivitātes rīkus.
  • Modulārs, slāņots dizains: atvieglo struktūru mērogojamību un pielāgošanu laika gaitā.
  • Četri pamata slāņi: plānošana, izpilde, saziņa un pārvaldība; iespējo koordinētu autonomiju.

Populāras AI aģentu struktūras

Vairākas AI aģentu struktūras palīdz organizācijām izstrādāt un koordinēt intelektiskus aģentus. Katra no šīm struktūrām ir piemērota atšķirīgu veidu darbplūsmām un sarežģītības līmeņiem.
 

AutoGen

AutoGen ir izstrādāts, lai veicinātu vairāku AI aģentu savstarpējo sadarbību, izmantojot strukturētas sarunas un uzdevumu nodošanu. Tas ļauj aģentiem darboties kopā, lai asinhroni pildītu spriešanas uzdevumus, kas ir īpaši noderīgi darbplūsmās, kas paredz vairāku darbību izpildi vai iteratīvu pilnveidi.

Tipiskos lietošanas gadījumos ir iekļauti izpētes–melnraksta–pārskatīšanas cikli, daudzpakāpju analīze un scenāriji, kur aģentiem laika gaitā jāsaskaņo lēmumi.

CrewAI

CrewAI koncentrējas uz lomās balstītu aģentu sadarbību, kur katram aģentam ir skaidri definēta atbildība un mijiedarbības modelis ar citiem. Tas padara šo struktūru īpaši piemērotu deleģētām darbplūsmām, kas līdzinās cilvēku komandām.

Biežākie lietošanas gadījumi aptver satura izstrādes konveijerus, izpētes koordinēšanu un sarežģītas darbplūsmas.

LangChain

LangChain nodrošina veidošanas blokus lielo valodas modeļu savienošanai ar rīkiem, API un ārējiem datu avotiem. To bieži izmanto kā pamatu aģentiem, kuriem nepieciešama piekļuve reālās pasaules informācijai vai sistēmām.

Tipiski scenāriji ietver palīgus ar rīku iespējām, datos balstītus aģentus un lietojumprogrammas, kas apvieno spriešanu ar informācijas izgūšanu vai sistēmu integrāciju.

LangGraph

LangGraph pamatā ir LangChain, kas papildināts ar diagrammās balstītu orķestrāciju sarežģītām stāvokļa darbplūsmām. Tas nodrošina zarošanās loģikas, atkārtotu mēģinājumu un atkarības starp uzdevumiem atbalstu.

Šī pieeja ir īpaši noderīga vairākaģentu procesos ar nosacījuma ceļiem, ilgtermiņa darbplūsmām vai uzdevumiem, kas ir atkarīgi no kopīga stāvokļa un koordinācijas.

Kā izvēlēties labāko AI aģentu struktūru?

Pareizās AI aģentu struktūras izvēle ir atkarīga no tā, kā jūsu organizācija plāno izstrādāt, izvietot un pārvaldīt intelektiskos aģentus. Labākā pieeja līdzsvaro tehniskās iespējas ar uzņēmējdarbības rezultātiem, mērogojamību un kontroli. Lūk, daži aspekti, ko ir vērts apsvērt:

Mērķi un darbplūsmas vajadzības

Sāciet, skaidri definējot, ko vēlaties, lai aģenti sasniegtu. Dažas struktūras ir labāk piemērotas sadarbības aģentu komandām, savukārt citas atbalsta uz lomām balstītas darbplūsmas vai ar rīkiem papildinātus palīgus. Jūsu mērķiem ir jākļūst par ceļvedi tam, kā aģenti plāno uzdevumus un mijiedarbojas.

Uzdevumu sarežģītība

Izvērtējiet, cik sarežģītas ir jūsu darbplūsmas. Vienkāršiem, secīgiem uzdevumiem labi der vienkāršākas struktūras, savukārt sarežģītāki vai sazaroti procesi gūst vislielāko labumu no struktūrām, kas atbalsta koordināciju un iterāciju.

Integrācijas prasības

Novērtējiet, cik viegli struktūra ir savienojama ar sistēmām, ko jūsu organizācija jau izmanto. Uzņēmumu scenārijos aģentiem bieži ir nepieciešama piekļuve API, datubāzēm un produktivitātes rīkiem, lai tie efektīvi darbotos esošajās darbplūsmās.

Datu privātums, drošība un atbilstība

Izvietojot aģentus uzņēmumu vidē, kritiska nozīme ir pārvaldībai. Izvēlieties struktūras, kas atbalsta drošu datu apstrādi, piekļuves tiesību pārvaldību un atbilstību normatīvajām prasībām, īpaši gadījumos, kad aģenti mijiedarbojas ar sensitīvu informāciju.

Mērogojamība un orķestrācija

Pieaugot apgūšanas apjomam, struktūrām jāspēj nodrošināt vairāku aģentu darbību dažādās darbplūsmās, nezaudējot uzticamību. Orķestrācijas iespējas palīdz pārvaldīt paralēlu izpildi, koordināciju un veiktspēju plašā mērogā.

Uzņēmējdarbības rezultāti

Visbeidzot, izvērtējiet, kā katra struktūra palīdz sasniegt izmērāmus rezultātus, piemēram, ātrāku lēmumu pieņemšanu, samazinātu manuālā darba apjomu un labāku sadarbību. Pareizā struktūra ļauj aģentiem sniegt vērtību, vienlaikus saglabājot atbilstību organizācijas prioritātēm.

AI aģentu struktūru lietošanas gadījumi uzņēmumos

AI aģentu struktūras atbalsta plašu uzņēmumu scenāriju klāstu, ļaujot aģentiem veikt operācijas kopīgos loģikas, pārvaldības un koordinācijas modeļos. Lietošanas gadījumi parasti ir mērogojami no atsevišķām komandām līdz starporganizāciju darbplūsmām.
 

Nodaļas līmeņa automatizācija

Nodaļas līmenī AI aģentu struktūras palīdz automatizēt atkārtotus, laikietilpīgus uzdevumus, saglabājot uzraudzību. Komandas var izvietot aģentus, lai tie apstrādātu ikdienas pieprasījumus, uzraudzītu statusu vai aktivizētu darbības, balstoties uz iepriekš definētiem noteikumiem.

Biežākie piemēri ir darbinieku atbalsta boti, automatizēta izdevumu apstiprināšana vai darbplūsmu plānošana cilvēkresursu, finanšu un klientu apkalpošanas vidēs. Šie scenāriji ļauj komandām uzlabot efektivitāti, neieviešot nekontrolētu automatizāciju. Skatiet, kā tas darbojas uzņēmumu vidēs ar Microsoft 365 Copilot lieluzņēmumiem. 

Starpnodaļu koordinācija

Paplašinoties apgūšanai, organizācijas izmanto AI aģentu struktūras, lai koordinētu darbplūsmas starp nodaļām. Vairāki aģenti var sadarboties, izmantojot kopīgas pārvaldības kārtulas, apmainoties ar kontekstu un vienlaikus ievērojot datu robežas un piekļuves kontroli.

Piemēram, iepirkumu procesa darbplūsmā var būt iekļauts iepirkumu aģents, kas strādā kopā ar noliktavas krājumu un finanšu aģentiem, lai validētu pieejamību, budžetu un apstiprinājumus. Šādos scenārijos struktūras vērtība ir tās spējā droši mērogoties, integrēties ar uzņēmuma sistēmām un nodrošināt organizācijas politikām atbilstošu aģentu darbību.

Izveidojiet rīcības plānu aģentu mākslīgā intelekta struktūras ieviešanai

Skaidrs rīcības plāns palīdz organizācijām pāriet no eksperimentēšanas uz mērogojamu, pārvaldītu AI aģentu izmantošanu. Sekmīga ieviešana sākas ar fokusētu īstenošanu un attīstās, to nepārtraukti pilnveidojot.
 

Praktiski soļi vadītājiem

Līderi var sākt ar augstas ietekmes lietošanas gadījumu identificēšanu, kuros AI aģenti var mazināt šķēršļus vai automatizēt skaidri definētus procesus. Sākot ar nelielām, kontrolētām pilotversijām, komandām ir iespēja pārbaudīt pieņēmumus, pierādīt vērtību un pielāgot pārvaldību pirms turpmākas mērogošanas.

Sākumā ir vērts koncentrēties uz dažiem praktiskiem pamatelementiem:
  • Definējiet, kā izskatās panākumi, lai komandas varētu novērtēt ietekmi.
  • Piešķiriet skaidras īpašumtiesības, tostarp nosakot, kurš ir atbildīgs par aģentu izturēšanos un rezultātiem.
  • Iestatiet aģentu izturēšanās aizsargmehānismus, piemēram, nosakot veidu, kā aģenti plāno uzdevumus, rīkojas un piekļūst datiem.

Sākotnēja atbildības un pārvaldības noteikšana palīdz nodrošināt, ka, pieaugot apgūšanas līmenim, AI aģenti veic operācijas konsekventi un atbilstoši organizācijas politikām.

Mērogošana un optimizācija

Pieaugot apgūšanas līmenim, organizācijas bieži pāriet no atsevišķām komandām uz savstarpēji saistītākām, uzņēmuma mēroga aģentu ekosistēmām. Pastāvīgas atgriezeniskās saites uzturēšana un veiktspējas pārraudzība palīdz komandām saprast, kas darbojas, savlaicīgi pamanīt problēmas un laika gaitā pilnveidot darbplūsmas.

Nepārtraukti pilnveidojot orķestrāciju, pārvaldību un integrācijas modeļus, organizācijas, pieaugot sarežģītībai, var pārliecinoši mērogot aģentu mākslīgo intelektu, piešķirot aģentiem lielāku autonomiju, vienlaikus saglabājot atbilstošu kontroles līmeni.

Uzņēmuma vērtības maksimizēšana, izmantojot AI aģentu struktūras

AI aģentu struktūras palīdz organizācijām vienkāršot sarežģītību, automatizējot procesus un ieviešot autonomākas mākslīgā intelekta sistēmas. Strukturizējot koordināciju un pārvaldību, šīs struktūras ļauj aģentiem uzticami darboties dažādās komandās un darbplūsmās.

Patieso uzņēmuma vērtību veido daudzpakāpju procesu vienkāršošana, atkārtotu manuāli veicamu darbību apjoma samazināšana un lēmumu īstenošanas procesa uzlabošana plašā mērogā, stiprinot saikni starp mākslīgo intelektu un produktivitāti visas organizācijas ietvaros. Izmantojot strukturētu pieeju aģentu mākslīgajam intelektam, organizācijas var uzturēt konsekvenci, caurspīdīgumu un uzraudzību, vienlaikus atbalstot starpnodaļu sadarbību.

Paplašinoties mākslīgā intelekta apgūšanai, uzņēmumiem gatavas struktūras palīdz nodrošināt nemainīgu aģentu atbilstību uzņēmējdarbības mērķiem, datu politikām un atbilstības prasībām, vairojot uzticēšanos un vienlaikus atstājot vietu inovācijām.

Izveidojiet un izvietojiet AI aģentus, izmantojot Microsoft Copilot Studio

Organizācijām pārejot no izpētes uz izvietošanu uzņēmuma mērogā, par būtisku faktoru kļūst pārvaldīta platforma. Copilot Studio integrē aģentu mākslīgā intelekta principus drošā, uzņēmumam gatavā struktūrā, kas palīdz organizācijām izstrādāt, izvietot un pārvaldīt AI aģentus plašā mērogā.

Ar Copilot Studio komandas var savienot aģentus ar datiem, rīkiem un darbplūsmām, vienlaikus saglabājot kontroli, izmantojot iebūvētu pārvaldību, atbilstību un uzraudzību. Šī pieeja ļauj organizācijām ar pārliecību mērogot aģentu apgūšanu, līdzsvarojot autonomiju ar izsekojamību dažādās sistēmās un komandās.

Nodrošinot vienotu vidi AI aģentu izveidei un orķestrācijai, Copilot Studio atbalsta konsekventu izvietošanu, starporganizāciju koordināciju un ilgtermiņa pielāgojamību, mainoties uzņēmējdarbības vajadzībām.

Papildinformācija.
RESURSI

Pārlūkot papildu resursus

  1.
Vīrietis strādā ar datoru biroja vidē.
Emuārs

AI aģentu izpēte un lietošanas gadījumi

Atklājiet, kā AI aģenti palīdz komandām strādāt gudrāk, samazināt atkārtotu uzdevumu apjomu un ātrāk pieņemt lēmumus.
Papildinformācija
Divas personas lūkojas uz klēpjdatoru
Emuārs

Iegūstiet pārskatu par mākslīgā intelekta asistentiem un aģentiem

Atklājiet, kā mākslīgā intelekta asistenti sadarbojas ar AI aģentiem, lai transformētu uzņēmējdarbības operācijas.
Papildinformācija
Atgriezties sadaļā RESURSI

Bieži uzdotie jautājumi

  • AI aģentu struktūras tiek izmantotas, lai strukturizētu veidu, kādā intelektiskie aģenti veic operācijas, sadarbojas un ievēro sistēmā noteiktās kārtulas. Organizācijas paļaujas uz struktūrām, lai pārvaldītu ar mākslīgā intelekta darbplūsmas, automatizētu procesus un koordinētu vairākus aģentus, vienlaikus nodrošinot pārvaldību, drošību un konsekvenci plašā mērogā.
  • Parasti mākslīgā intelekta modeļi koncentrējas uz viena uzdevuma izpildi, piemēram, teksta ģenerēšanu vai prognožu veidošanu. AI aģentu struktūras darbojas plašāk, nosakot veidu, kādā vairāki aģenti plāno, sazinās, izpilda uzdevumus un veic operācijas, īstenojot kopīgu loģiku un pārvaldību koordinētā sistēmā.
  • Nepastāv viena “labākā” AI aģentu struktūra, kas būtu piemērota ikvienam uzņēmumam. Pareizā izvēle ir atkarīga no tādiem faktoriem kā darbplūsmas sarežģītība, nepieciešamā integrācija, pārvaldības prasības un vēlamais uzņēmējdarbības rezultāts. Daudzas organizācijas izvērtē struktūras pēc tā, cik labi tās atbalsta mērogojamību, kontroli un sadarbību starp komandām.
  • Izvietojot AI aģentu struktūras uzņēmumu vidēs, pārvaldība un drošība ir kritiski svarīgi faktori. Uzņēmumiem izstrādātās struktūras nodrošina identitātes pārvaldību, piekļuves vadību un datu robežu noteikšanu, kas paredzēta sensitīvas informācijas aizsardzībai. Tādas iespējas kā auditācijas pieraksti, darbību žurnāli un uzraudzības mehānismi palīdz organizācijām saglabāt uzticamību, atbilstību un saskaņotību ar atbildīgas mākslīgā intelekta izmantošanas principiem.

Sekot produktam Microsoft 365

Iepazīstiet Copilot Microsoft 365 Windows 11 lietotnes Konta profils Lejupielādes centrs Atgrieztie vienumi Pasūtījumu izsekošana Otrreizējā pārstrāde Commercial Warranties Microsoft Education Ierīces izglītībai Microsoft Teams izglītības iestādēm Microsoft 365 Education Office Education Pedagogu apmācība un attīstība Piedāvājumi skolēniem un vecākiem Azure skolēniem
Microsoft AI Microsoft drošība Azure Dynamics 365 Microsoft 365 Microsoft Advertising Microsoft Copilot Microsoft Teams Microsoft izstrādātājs Microsoft Learn Atbalsts mākslīgā intelekta tirgus programmām Microsoft tehniskā kopiena Microsoft Marketplace Microsoft Power Platform Programmatūras uzņēmumi Visual Studio Karjera Microsoft privātums Investori
Latviešu (Latvija) Patērētāju veselības konfidencialitāte Sazināties ar Microsoft Konfidencialitāte Pārvaldīt sīkfailus Izmantošanas noteikumi Prečzīmes Par mūsu reklāmām EU Compliance DoCs